Motivational Interviewing vs Case Management for Elder Abuse Intervention: A Comparison Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elder abuse is a serious public health issue. Considerable efforts have been made to develop interventions to address this issue. This study compared the effectiveness of a 4-session motivational interviewing (MI) program and an 8-session case management (CM) program in reducing abuse severity, promoting physical and mental health, general self-efficacy, social support, and motivation to change. Baseline data was collected from 129 older adults screening positive for elder abuse in a community survey. Assessments were repeated at the end of the intervention for the 86 cases receiving MI intervention and 43 cases receiving case management, and at 3-month follow up for 20 cases in the MI group. No demographic difference was observed between cases assigned to MI and CM at baseline. Wilcoxon signed-rank tests were conducted to examine intervention outcomes by different time points. At post-test, the MI group demonstrated significant improvement in abuse severity, psychological distress, general self-efficacy, social support and motivation to change (p<.001). The CM group also showed improvement in these areas with the exception of general self-efficacy (p<.01). Significant difference was observed between MI and CM group in their improvement in general self-efficacy. Abuse severity and psychological distress continued to drop at 3-month post-intervention (p<.05). Abuse severity and psychological distress continued to decrease between post-intervention and 3 month-follow-up (p<.05). Our findings suggest that MI is a cost-effective intervention for reducing abuse severity and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».